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基于DNS的恶意域名识别系统的设计与开发的中期报告
1.研究背景和研究意义
随着网络的快速发展，互联网安全已经成为一个越来越重要的问题。其中，恶意域名是指恶意软件或网络钓鱼等活动中利用的域名。恶意域名的存在给互联网的安全带来了巨大的挑战。因此，恶意域名识别系统的设计和开发成为了当前热点的研究方向。
DNS（DomainNameSystem）是互联网上的一种命名系统，将域名和IP地址相互映射，使得通过域名可以访问网络资源。由于DNS的重要性，恶意软件往往会利用DNS来隐藏活动的轨迹，因此通过DNS来识别恶意域名成为了一种有效的方法。
本课题旨在设计和开发一种基于DNS的恶意域名识别系统，以提高互联网的安全性和可靠性。
2.研究内容和方法
本系统的设计和开发主要分为以下几个步骤：
2.1数据采集
首先通过网络爬虫和其他数据采集方法采集大量的域名数据，并将这些数据存储到数据库中。这些域名数据包括恶意域名和正常域名等。
2.2特征提取
对采集到的域名数据进行特征提取，根据已知的恶意域名的特征，提取出每个域名的特征向量。一些常用的特征包括域名长度、域名重复字符数、特殊字符数、数字字符比例等。
2.3特征选择
根据特征向量对所有域名进行排序，选取相对重要度较高的特征，并去除噪声、冗余和不重要的特征，以减少后续分类的计算量。
2.4分类模型建立
采用机器学习的方法，包括支持向量机、朴素贝叶斯、kNN等方法，使用提取的特征向量建立分类模型，并使用交叉验证方法进行优化。
2.5系统实现
将模型实现为计算机程序，并连接数据库。输入一个域名，提取其特征向量，使用分类模型进行分类，输出该域名是否为恶意域名的判断结果。
3.预期成果
本课题的预期成果是设计和开发一个基于DNS的恶意域名识别系统，并对其进行性能和效果测试。通过测试，评估系统分类性能和效率，并对该系统进行优化和改进。
参考文献：
[1]WANGD,XUR,FANGB,etal.AnEffectiveDNS-BasedMalwareDetectionMethod[J].IEEEAccess,2019,7:82715-82728.
[2]BENCZÚRAA,BODÓZ.SpamFiltering/WebsiteClassificationbyCombiningaCo-Training-likeAlgorithmwithaProbabilisticReasoningModel[B]//AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2009.